談數(shù)據(jù)挖掘為圖書管理提供決策支持

常麗巖

摘要：隨著科技發(fā)展，信息的流通速度越來越快，讀者獲取信息的主要來源圖書館每天都會有人為其提供大量的數(shù)據(jù)，那么怎樣從這大量的數(shù)據(jù)當中獲取有利于圖書管理的信息就顯得相當重要了。下文將會在圖書管理的基礎上，重點對數(shù)據(jù)挖掘方法做具體闡述，望對大家有所幫助。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；圖書館；圖書管理；決策

中圖分類號：G250.7 文獻標識碼：A 文章編號：1671-864X（2016）09-0039-01

近些年來由于全球信息化速度的加快，圖書館數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為了一項非常具有發(fā)展前景的工程，并且其不僅在圖書管理方面受到大量關(guān)注，其在制造業(yè)、零售業(yè)、供應鏈分析和電子商務等領域也都扮演著相當重要的角色。在圖書管理系統(tǒng)當中每天所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)大都是一些關(guān)于讀者興趣、借閱習慣及學科關(guān)聯(lián)等信息，如果能夠?qū)ζ溥M行科學合理的分類，那將會給圖書館的發(fā)展帶來非常大的好處，因此，加強對信息的數(shù)據(jù)挖掘工作就顯得尤為重要了。

一、數(shù)據(jù)挖掘概念

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是近些年來跟隨數(shù)據(jù)庫以及人工智能技術(shù)發(fā)展起來的全新信息技術(shù)，這項技術(shù)主要可以從大數(shù)量的信息當中獲取人們所需要信息以及一些具有潛在價值的信息技術(shù)。近年來隨著自動化產(chǎn)業(yè)的普及，自動化管理在現(xiàn)代圖書館當中已經(jīng)占據(jù)了非常重要的地位，可以對每位學員在使用期間所應用的程序以及使用建議全部備案在冊，這些信息對于圖書館的發(fā)展是有非常大幫助的。

圖書館數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)也可以稱之為知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，因為它可以幫助管理者對其所需要信息進行篩選與總結(jié)，即可以智能化的實現(xiàn)查詢服務，從而更好的幫助決策者獲取自己所需要的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)根據(jù)其對事物分析方式不同，我們可以將其進行分類，其中最常見的分析方法有關(guān)聯(lián)分析法、決策樹分析法以及聚類分析法等。

二、數(shù)據(jù)挖掘及其在圖書管理中的應用

數(shù)據(jù)挖掘在圖書管理系統(tǒng)中主要是通過查看大量閱讀者的閱讀數(shù)據(jù)，在利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對這些數(shù)據(jù)進行深度分析，從而得到一些關(guān)于圖書利用率、特定類型讀者借閱需求、圖書管理效率等相關(guān)的信息，這就為合理規(guī)劃圖書館館藏、提高圖書利用效率以及提高圖書館服務效率提供了保障。舉個例子，在某高校中，可以通過數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)對不同專業(yè)學生對不同類型書籍的需求關(guān)系做出簡要分析，然后圖書館管理者就可以根據(jù)這些供需關(guān)系來為不同專業(yè)的學生配備他們所喜愛的書籍，這不僅會使得同學們的閱讀效率、借閱效率都得到明顯提升，并且還可以通過借閱數(shù)據(jù)挖掘各類圖書在不同館藏數(shù)量下的流通情況，從而確定合理館藏數(shù)量，提高流通效率。

（一）關(guān)聯(lián)分析法。

關(guān)聯(lián)分析就是尋找數(shù)據(jù)庫中各數(shù)據(jù)項之間存在的關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)分析通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)崿F(xiàn)，關(guān)聯(lián)規(guī)則一般定義為，對于需要分析的各種項集合，實際數(shù)據(jù)中一定存在某些事務集合，用事務集中同時包含兩項或多項的概率來表示某關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度，用包含某項的事務集中同時包含其他項的概率來表示置信度，若設定一定的支持度閾值和置信度閾值，則可判定兩項或多項的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

分類和預測是兩種數(shù)據(jù)分析形式，可以用于提取描述重要數(shù)據(jù)類的模型或預測未來的數(shù)據(jù)趨勢。在進行數(shù)據(jù)分類之前，首先需要建立一個模型，來描述一個數(shù)據(jù)類或者概念集，例如對于圖書管理數(shù)據(jù)，可以用時間周期和借閱量來描述一個熱門書籍的概念集，然后以借閱數(shù)據(jù)庫作為訓練數(shù)據(jù)集，通過查詢分析獲取該概念集的分類規(guī)則、判定樹或者數(shù)學描述公式等分類判據(jù)，通過該分類判據(jù)可以判斷某類書籍是否屬于熱門書籍。預測則是通過描述歷史數(shù)據(jù)某種屬性的變化曲線或者趨勢，然后評估或者預測該屬性的可能值或者區(qū)間，例如我們針對某類書籍的借閱歷史數(shù)據(jù)，利用回歸分析描述借閱量隨時間的變化曲線，然后通過對回歸曲線的擬合分析，可以預測未來某個時間段的借閱量。

（二）讀者服務。

1.為讀者起到導讀的作用。

在圖書館中，讀者導讀一直屬于一項工作重點。當前屬于數(shù)字化時代，信息資源無論在數(shù)量上，還是在速度和來源上，相對以往都有很大的不同，這就導致我們讀者容易產(chǎn)生信息過剩反而無從下手的感覺。因此，導讀工作的重要性不言而喻。具體來說，分類技術(shù)能夠?qū)?shù)量龐大的信息資源進行分類；聚類技術(shù)則可以對雜亂無序的信息進行歸類，進而給其標引或者建立一個相應數(shù)據(jù)庫，這能夠幫助信息用戶群的不同信息需求。舉例來說，我們可以以用戶角度出發(fā)，對用戶在何種情況下需要何種信息解決何種問題進行了解，也就是對用戶信息需求進行全面的了解，進而確定信息使用模式，然后設計更為有效地信息服務系統(tǒng)。

此外，在讀者檢索的過程中，傳統(tǒng)的信息數(shù)據(jù)庫定題情報服務當前存在著很大的難題，對于一些排列不規(guī)范或者無序的電子信息要要在不同平臺上操作，效率很多。而通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)Ω鞣N數(shù)據(jù)進行整合，把不同平臺電子版信息及紙質(zhì)圖書利用四種規(guī)則建立一個統(tǒng)一平臺，這能夠極大地提升檢索效率。

2.服務競爭情報。

當前隨著市場化的加劇，圖書館服務更為重視經(jīng)濟及社會效益，使得不論是高校科研教育服務，還是企業(yè)事業(yè)單位服務，競爭性都成為了一個重要的課題。在這種背景下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對競爭情報起到服務的作用，這方面的研究成果主要有專題情報價值數(shù)據(jù)挖掘、面向集成競爭情報系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘等，可以說已經(jīng)獲得了較為廣泛的應用。

三、結(jié)語

數(shù)據(jù)挖掘在數(shù)據(jù)組織與分析和知識發(fā)現(xiàn)以及信息深層次挖掘等方面體現(xiàn)出整體優(yōu)勢。隨著圖書館自動化程度的不斷提高，自動化管理系統(tǒng)每天都要產(chǎn)生大量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，如何從這些數(shù)據(jù)中挖掘出有用的圖書管理信息已成為一個亟待研究解決的重要課題。通過詳細分析決策和關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘方法對圖書流通和圖書采編工作的決策支持作用，以期用于指導圖書館的各項工作，使圖書館的館藏資源得以進一步優(yōu)化和利用，使管理水平和服務質(zhì)量得到進一步提高。

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